数据挖掘中的特征约简 pdf下载
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内容简介
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作 者:陈黎飞,吴涛 著 著作
定 价:81
出 版 社:科学出版社
出版日期:2016年08月01日
页 数:203
装 帧:平装
ISBN:9787030496577
●前言
●符号定义
●第1章 概论
●1.1 数据挖掘基础
●1.2 数据挖掘模型
●1.2.1 分类分析
●1.2.2 聚类分析
●1.2.3 关联分析
●1.2.4 回归分析
●1.3 维灾问题
●1.3.1 数据挖掘中的特征
●1.3.2 什么是维灾
●1.3.3 如何应对维灾问题
●1.4 特征约简及其应用
●1.4.1 特征约简概述
●1.4.2 特征约简的应用
●1.5 关于数据类型
●1.5.1 数值型数据
●1.5.2 类属型数据
●参考文献
●部分目录
●符号定义
●第1章 概论
●1.1 数据挖掘基础
●1.2 数据挖掘模型
●1.2.1 分类分析
●1.2.2 聚类分析
●1.2.3 关联分析
●1.2.4 回归分析
●1.3 维灾问题
●1.3.1 数据挖掘中的特征
●1.3.2 什么是维灾
●1.3.3 如何应对维灾问题
●1.4 特征约简及其应用
●1.4.1 特征约简概述
●1.4.2 特征约简的应用
●1.5 关于数据类型
●1.5.1 数值型数据
●1.5.2 类属型数据
●参考文献
●部分目录
特征约简是数据挖掘的一项基础性技术,其目的在于降低数据的维度和提取数据中的重要特征或特征组合。《数据挖掘中的特征约简》系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程,介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年兴起的软特征选择技术,以及嵌入自动特征约简的子空间聚类、子空间分类技术,并以实例的方式给出了不同方法在文档挖掘、信息安全以及生物信息学等领域的应用。
《数据挖掘中的特征约简》可以作为数据挖掘、机器学习、模式识别理论与技术的教学、实践和应用的教科书或参考书,适合高等院校高年级本科生、研究生以及学习数据挖掘课程的学生使用,也适合相关企事业的技术人员使用。
《数据挖掘中的特征约简》可以作为数据挖掘、机器学习、模式识别理论与技术的教学、实践和应用的教科书或参考书,适合高等院校高年级本科生、研究生以及学习数据挖掘课程的学生使用,也适合相关企事业的技术人员使用。